Graph RAGのチェーン構築

ここまでの内容をすべてまとめて、GraphRAG QAチェーンを作成しましょう。この章を通して使ってきたものと同じgraph（ノードやリレーションシップの内容は多少異なる場合があります）が用意されているので、これを別のLLMと接続して Cypherクエリを生成し、自然言語での応答を返せるようにしましょう。

この演習はコースの一部です

LangChainで学ぶ検索拡張生成（RAG）

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演習の手順

OpenAIのチャットモデルと、これまでに作成したgraphを使ってGraphCypherQAChainを作成してください。
すでに入っている入力でチェーンを呼び出してください。
resultからテキストを抽出して表示してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Create the Graph Cypher QA chain
graph_qa_chain = ____.____(
    ____=ChatOpenAI(api_key="", model="gpt-4o-mini", temperature=0), ____, verbose=True
)

# Invoke the chain with the input provided
result = ____({"query": "Who discovered the element Radium?"})

# Print the result text
print(f"Final answer: {result['____']}")

コードを編集して実行